[发明专利]一种基于无人机的毒品原植物识别方法、系统及存储介质

说明书

本发明公开了一种基于无人机的毒品原植物识别方法、系统及存储介质，包括：无人机进行图像采集；对所述图像进行区分选择出大麻近红外图像和大麻伪彩色图像；对所述大麻近红外图像和所述大麻伪彩色图像进行特征提取；将所述大麻近红外图像和所述大麻伪彩色图像提取出来的特征量进行融合并用于训练分类网络，得到大麻判别模型；基于大麻判别模型，利用对抗迁移学习技术，生成毒品原植物判别模型，然后利用毒品原植物判别模型进行识别处理，从而能够快速灵活地识别出毒品原植物，帮助公安机关打击非法毒品交易者，减少不必要的人工巡查时间。

技术领域

本发明涉及毒品侦查领域，特别涉及一种基于无人机的毒品原植物识别方法、系统及存储介质。

背景技术

多项研究表明，使用诸如海洛因和大麻之类的非法毒品会严重影响人体。以大麻为例，这种毒品作物的易加工性使其成为全世界消费最多的毒品。与其他作物不同，它不需要特殊的天气条件即可种植。这使得禁止大麻的种植很困难，任何地方都可能成为潜在的种植地。

传统的非法毒品原植物勘查依赖人工踏查，通过组织大量的人力，由公安人员依据掌握的知识与经验对疑似毒品原植物在植物形态上进行辨认。然而随着近些年打击毒品力度的加大，非法种植呈现隐秘化趋势，多在人迹罕至的丛林山区，很多区域地形复杂险峻、崇山密林，盲点死角多。

近年来，随着遥感技术的发展，基于卫星遥感数据的植物检测已经获得广泛地应用。但是卫星遥感技术存在图像分辨率低，噪声干扰因素多，无云天气和地表覆盖物遮挡等限制。

此外，在实际过程中，很难得到大量带有标签的毒品原植物训练数据。在以往毒品原植物识别方法中，大多数依赖像素的光谱特征，图像可能非常嘈杂、容易出错，且从测试图像中的数百万个像素进行分类对设备的计算能力要求高。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明提出一种基于无人机的毒品原植物识别方法，能够快速灵活地识别出毒品原植物，帮助公安机关打击非法毒品交易者，减少不必要的人工巡查时间。

本发明还提出一种应用上述基于无人机的毒品原植物识别方法的基于无人机的毒品原植物识别系统。

本发明还提出一种应用上述基于无人机的毒品原植物识别方法的基于无人机的毒品原植物识别存储介质。

根据本发明第一方面实施例的基于无人机的毒品原植物识别方法，包括：

利用无人机进行图像采集；

对所述图像进行区分选择出大麻近红外图像和大麻伪彩色图像；

对所述大麻近红外图像和所述大麻伪彩色图像进行特征提取，得到特征量；

对所述特征量进行融合并用于训练分类网络，得到大麻判别模型；

基于所述大麻判别模型，利用对抗迁移学习技术，生成毒品原植物判别模型；

利用所述毒品原植物判别模型进行毒品原植物识别。

根据本发明实施例的基于无人机的毒品原植物识别方法，至少具有如下有益效果：利用无人机采集图像，然后从采集的图像中选择大麻近红外图像、大麻伪彩色图像作为输入数据，经过特征提取网络获取不同图像特征，再由融合特征分类网络识别大麻；以大麻识别网络为源域，通过弱监督对抗性域适应训练，获得其它毒品原植物判别模型；上述毒品原植物识别系统的网络参数量少，计算效率高，可由无人机本地处理；不受地形、天气等限制，可针对居民区和偏远山区等种植地，实时识别多种毒品原植物，帮助公安机关打击非法毒品交易者，减少不必要的人工巡查时间。

根据本发明的一些实施例，所述无人机飞抵侦查区域，包括：

无人机依据A^*算法规划飞行路线；

无人机依据所述飞行路线，到达待侦查区域；